Foreword

The objective of this script is to generate the economic exposure layer for Madagascar. The economic exposure layer is separated into two sublayers:

• Building footprint sublayer: The geolocalized polygons of building footprints for the entire country are downloaded from Google Open Buildings, each building having as attribute a value in dollars. To compute the value per building, the 5x5 km equispaced points from GAR15 Global Exposure Layer for Madagascar are used. First, it is assigned to each building the closest GAR15 point. Subsequently, the total value (attribute tot_val) per GAR15 point is disagregated across the building footprint area, obtaining an economic exposure value in dollars per m2. Therefore, the value per m2 is the same for all the buildings associated to the same point. Finally, the value in dollars per building is computed as the product of its value per m2 and the building footprint area.
• Public infrastructure sublayer: GAR15 does not include the value corresponding to public infrastructure. However, such assets are very relevant to perform an adequate flood risk assessment, as their partial or total damage can compromise the activity continuity, it being transportation, education, healthcare, administration, etc. To complement the building footprint sublayer, a geolocalized public infrastructure inventory is retrieved from OpenStreetMap.

Sources:

• Google Open Buildings: https://sites.research.google/gr/open-buildings/
• GAR15 Global Exposure Dataset: https://hgl.harvard.edu/catalog/stanford-zh363fy4461
• OpenStreetMap: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_features, https://download.geofabrik.de/africa/madagascar.html
• GADM: https://gadm.org/

Methodology

from IPython.display import Image, display

image_path = '/Users/aprida/Documents/Consulting/Public_sector/GRMA_Madagascar/exposure/flowchart_economic_exposure.png'  # Display flow chart of project methodology
display(Image(filename=image_path))

Import packages

import requests
import geopandas as gpd
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import contextily as cx
from shapely.geometry import Polygon, shape
import os
from shapely import wkt, wkb
import duckdb
import numpy as np
import math
import quackosm
from gadm import GADMDownloader

root = '/Users/aprida/Documents/Consulting/Public_sector/GRMA_Madagascar/exposure' # Path to local working directory 

# Create a DuckDB database in memory
con = duckdb.connect()
# con.sql("INSTALL spatial;")
con.sql("LOAD spatial;") # Load Spatial extension

Building footprints

Steps:

1. Identify Google Open Building tiles that intersect the polygon of Madagascar, extracted form GADM API (26 seconds).
2. Download .zip building footrpint files of intersected tiles and decompress into .csv files (44 seconds).
3. Merge .csv files of building footrpints into a single .parquet file (35 seconds).
4. Create GeoDataFrame from .parquet file (37 seconds).
5. Disaggregate GAR15 economic exposure on building footprints (1 minute 52 seconds).
6. Save building footprints (polygons) with economic exposure as attribute to .gpkg files (50 minutes).

Inputs

# Path to aoi file or country name to call GADM API geometries
# fn_aoi = f'{root}/adm/mdg_admbnda_adm4_BNGRC_OCHA_20181031.shp' # Path to vector file of Madagascar
country_name = 'Madagascar'

# Read Google Building Tiles
url_tiles = 'https://openbuildings-public-dot-gweb-research.uw.r.appspot.com/public/tiles.geojson'

# URL to vector file of GAR15 Global Exposure Layer (alternatively, download file from website provided above)
fn_gar15 = 'https://stacks.stanford.edu/file/druid:zh363fy4461/data.zip' 

Read AOI

# Download Madagascar polygon from GADM API
downloader = GADMDownloader(version='4.0')
ad_level = 0
gdf_aoi = downloader.get_shape_data_by_country_name(country_name=country_name, ad_level=ad_level)
gdf_aoi = gdf_aoi[['geometry']]

# Alternatively, read on-the-shelf AOI polygon
# gdf_aoi = gpd.read_file(fn_aoi)
# gdf_aoi = gdf_aoi[['geometry']]
# gdf_aoi = gdf_aoi.to_crs(4326)
# gdf_aoi = gdf_aoi.iloc[[1]]

Identify Google Buildings polygons within AOI

# Read Google Building Tiles
response = requests.get(url_tiles)
geojson_data = response.json()
gdf_tiles = gpd.GeoDataFrame.from_features(geojson_data['features'], crs=4326)

# Plot Google Open Buildings available tiles at global scale
plt.rcParams['font.size'] = 13
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,10))
gdf_tiles.to_crs(3857).boundary.plot(ax=ax, color='red')
cx.add_basemap(ax=ax, source=cx.providers.Esri.OceanBasemap, attribution=False)
ax.set_xlabel('Longitude (degrees)')
ax.set_ylabel('Latitude (degrees)')
ax.set_title('Available Google Building tiles globally')

# Identify tiles intersecting AOI
gdf_aoi_tiles = gpd.sjoin(gdf_tiles, gdf_aoi, predicate='intersects').reset_index(drop=True)

# Plot selected tiles and AOI
fig, ax = plt.subplots(figsize=(11,7))
gdf_aoi_tiles.boundary.plot(ax=ax, color='red')

# Add labels in the center of each tile
for idx, row in gdf_aoi_tiles.iterrows():
    # Get the centroid of the tile polygon
    centroid = row['geometry'].centroid
    # Add the tile_id as text at the centroid position
    ax.text(centroid.x, centroid.y, row['tile_id'], ha='center', va='center', fontsize=14, color='red')
    ax.set_title('Google Open Open Buildings Tiles intersecting AOI')

gdf_aoi.plot(ax=ax, color='blue', edgecolor='black', alpha=0.4)
cx.add_basemap(ax=ax, crs=4326, source=cx.providers.Esri.WorldTopoMap, attribution=False)
ax.set_xlabel('Longitude (degrees)')
ax.set_ylabel('Latitude (degrees)')

Text(297.4500140508738, 0.5, 'Latitude (degrees)')

# Download Google Buildings polygons zipfiles for tiles intersecting the AOI and decompress (one .csv file per tile)
dir_gob = f'{root}/gob' # Path to create directory in local to store Google Open Buildings files
os.makedirs(dir_gob, exist_ok=True) # Generate Google Open Buildings directory in local to store files

for index, row in gdf_aoi_tiles.drop_duplicates(subset='tile_url').iterrows():
    # Download building file
    compressed_path = f'{dir_gob}/{row["tile_id"]}_buildings.csv.gz'
    decompressed_path = f'{dir_gob}/{row["tile_id"]}_buildings.csv'
    tile_path = row['tile_url']
    os.system(f'wget -O {compressed_path} {tile_path}') # Download zip file to local (faster than scrapping the data from url)
    # Decompress the file
    os.system(f'gunzip -c {compressed_path} > {decompressed_path}') # Unzip file to .csv
    

--2024-11-25 17:35:01--  https://storage.googleapis.com/open-buildings-data/v3/polygons_s2_level_4_gzip/18b_buildings.csv.gz
Resolving storage.googleapis.com (storage.googleapis.com)... 2a00:1450:4007:80e::201b, 2a00:1450:4007:807::201b, 2a00:1450:4007:80b::201b, ...
Connecting to storage.googleapis.com (storage.googleapis.com)|2a00:1450:4007:80e::201b|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 70871435 (68M) [application/octet-stream]
Saving to: ‘/Users/aprida/Documents/Consulting/Public_sector/GRMA_Madagascar/exposure/gob/18b_buildings.csv.gz’

     0K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 1,68M 40s
    50K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 1,88M 38s
   100K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 3,19M 32s
   150K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 1,87M 33s
   200K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 2,70M 32s
   250K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 3,38M 30s
   300K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 3,46M 28s
   350K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 5,18M 26s
   400K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 4,24M 25s
   450K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 3,97M 24s
   500K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 6,23M 23s
   550K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 4,17M 22s
   600K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 3,35M 22s
   650K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 6,29M 21s
   700K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 5,02M 21s
   750K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 6,79M 20s
   800K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 5,06M 20s
   850K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 5,54M 19s
   900K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 7,31M 19s
   950K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 5,93M 18s
  1000K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 5,73M 18s
  1050K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 31,0M 17s
  1100K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 6,32M 17s
  1150K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 6,68M 17s
  1200K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 9,11M 16s
  1250K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 8,82M 16s
  1300K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 12,7M 15s
  1350K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 7,97M 15s
  1400K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 8,40M 15s
  1450K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 7,64M 15s
  1500K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 19,4M 14s
  1550K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 7,17M 14s
  1600K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 67,0M 14s
  1650K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 6,61M 14s
  1700K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  171M 13s
  1750K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 5,21M 13s
  1800K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 73,2M 13s
  1850K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 7,42M 13s
  1900K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 24,8M 13s
  1950K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 9,42M 12s
  2000K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 23,8M 12s
  2050K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 8,09M 12s
  2100K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 26,6M 12s
  2150K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 18,0M 12s
  2200K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 14,3M 11s
  2250K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 25,0M 11s
  2300K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 8,90M 11s
  2350K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  136M 11s
  2400K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 8,65M 11s
  2450K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 55,5M 11s
  2500K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 12,0M 11s
  2550K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 7,32M 10s
  2600K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 39,6M 10s
  2650K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 13,0M 10s
  2700K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 20,4M 10s
  2750K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 4,56M 10s
  2800K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  136M 10s
  2850K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  141M 10s
  2900K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 8,89M 10s
  2950K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 19,0M 10s
  3000K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 20,3M 10s
  3050K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 11,4M 9s
  3100K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 43,5M 9s
  3150K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 88,1M 9s
  3200K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 4,71M 9s
  3250K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  146M 9s
  3300K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  226M 9s
  3350K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  223M 9s
  3400K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 6,48M 9s
  3450K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  221M 9s
  3500K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 33,5M 9s
  3550K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 7,97M 9s
  3600K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 16,7M 9s
  3650K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 75,7M 8s
  3700K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 2,77M 9s
  3750K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 47,4M 8s
  3800K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  162M 8s
  3850K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  286M 8s
  3900K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 6,19M 8s
  3950K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 13,1M 8s
  4000K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  182M 8s
  4050K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  233M 8s
  4100K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 28,2M 8s
  4150K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 11,1M 8s
  4200K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  202M 8s
  4250K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 23,8M 8s
  4300K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 6,00M 8s
  4350K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  150M 8s
  4400K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  249M 8s
  4450K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  261M 8s
  4500K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 16,1M 7s
  4550K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 12,2M 7s
  4600K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 6,43M 7s
  4650K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 41,3M 7s
  4700K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  200M 7s
  4750K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  253M 7s
  4800K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 71,9M 7s
  4850K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 12,3M 7s
  4900K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 53,0M 7s
  4950K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 18,3M 7s
  5000K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 42,6M 7s
  5050K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 14,1M 7s
  5100K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 19,7M 7s
  5150K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  123M 7s
  5200K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 47,5M 7s
  5250K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 18,3M 7s
  5300K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  261M 7s
  5350K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 4,65M 7s
  5400K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 74,5M 7s
  5450K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  126M 7s
  5500K .......... .......... .......... .......... ..........  8%  250M 7s
  5550K .......... .......... .......... .......... ..........  8%  174M 6s
  5600K .......... .......... .......... .......... ..........  8% 10,0M 6s
  5650K .......... .......... .......... .......... ..........  8%  233M 6s
  5700K .......... .......... .......... .......... ..........  8% 12,7M 6s
  5750K .......... .......... .......... .......... ..........  8% 52,3M 6s
  5800K .......... .......... .......... .......... ..........  8% 19,0M 6s
  5850K .......... .......... .......... .......... ..........  8%  199M 6s
  5900K .......... .......... .......... .......... ..........  8% 7,62M 6s
  5950K .......... .......... .......... .......... ..........  8%  142M 6s
  6000K .......... .......... .......... .......... ..........  8% 47,0M 6s
  6050K .......... .......... .......... .......... ..........  8% 23,7M 6s
  6100K .......... .......... .......... .......... ..........  8% 85,7M 6s
  6150K .......... .......... .......... .......... ..........  8% 16,2M 6s
  6200K .......... .......... .......... .......... ..........  9% 13,5M 6s
  6250K .......... .......... .......... .......... ..........  9% 39,6M 6s
  6300K .......... .......... .......... .......... ..........  9% 44,2M 6s
  6350K .......... .......... .......... .......... ..........  9% 41,5M 6s
  6400K .......... .......... .......... .......... ..........  9% 57,8M 6s
  6450K .......... .......... .......... .......... ..........  9% 45,5M 6s
  6500K .......... .......... .......... .......... ..........  9% 2,42M 6s
  6550K .......... .......... .......... .......... ..........  9%  276M 6s
  6600K .......... .......... .......... .......... ..........  9% 57,3M 6s
  6650K .......... .......... .......... .......... ..........  9%  256M 6s
  6700K .......... .......... .......... .......... ..........  9% 57,0M 6s
  6750K .......... .......... .......... .......... ..........  9%  184M 6s
  6800K .......... .......... .......... .......... ..........  9% 34,1M 6s
  6850K .......... .......... .......... .......... ..........  9% 6,41M 6s
  6900K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 32,2M 6s
  6950K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 12,0M 6s
  7000K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 90,8M 6s
  7050K .......... .......... .......... .......... .......... 10%  157M 6s
  7100K .......... .......... .......... .......... .......... 10%  158M 6s
  7150K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 46,4M 6s
  7200K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 4,03M 6s
  7250K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 81,9M 6s
  7300K .......... .......... .......... .......... .......... 10%  103M 6s
  7350K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 61,5M 6s
  7400K .......... .......... .......... .......... .......... 10%  209M 5s
  7450K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 16,3M 5s
  7500K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 38,6M 5s
  7550K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 54,6M 5s
  7600K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 8,78M 5s
  7650K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 53,3M 5s
  7700K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 32,7M 5s
  7750K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 89,1M 5s
  7800K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 17,1M 5s
  7850K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 8,36M 5s
  7900K .......... .......... .......... .......... .......... 11%  111M 5s
  7950K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 10,7M 5s
  8000K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 46,6M 5s
  8050K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 43,2M 5s
  8100K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 13,1M 5s
  8150K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 4,67M 5s
  8200K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 80,7M 5s
  8250K .......... .......... .......... .......... .......... 11%  208M 5s
  8300K .......... .......... .......... .......... .......... 12%  149M 5s
  8350K .......... .......... .......... .......... .......... 12%  186M 5s
  8400K .......... .......... .......... .......... .......... 12%  250M 5s
  8450K .......... .......... .......... .......... .......... 12%  282M 5s
  8500K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 20,1M 5s
  8550K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 3,55M 5s
  8600K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 32,7M 5s
  8650K .......... .......... .......... .......... .......... 12%  111M 5s
  8700K .......... .......... .......... .......... .......... 12%  133M 5s
  8750K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 6,79M 5s
  8800K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 52,0M 5s
  8850K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 34,2M 5s
  8900K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 17,1M 5s
  8950K .......... .......... .......... .......... .......... 13%  270M 5s
  9000K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 64,0M 5s
  9050K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 68,4M 5s
  9100K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 35,7M 5s
  9150K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 95,2M 5s
  9200K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 62,0M 5s
  9250K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 23,3M 5s
  9300K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 13,0M 5s
  9350K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 48,6M 5s
  9400K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 22,6M 5s
  9450K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 11,0M 5s
  9500K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 31,3M 5s
  9550K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 14,4M 5s
  9600K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 13,5M 5s
  9650K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 30,6M 5s
  9700K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 10,5M 5s
  9750K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 95,0M 5s
  9800K .......... .......... .......... .......... .......... 14%  135M 5s
  9850K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 15,5M 5s
  9900K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 44,8M 5s
  9950K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 39,3M 5s
 10000K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 22,8M 5s
 10050K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 24,8M 5s
 10100K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 12,8M 5s
 10150K .......... .......... .......... .......... .......... 14%  176M 5s
 10200K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 13,2M 5s
 10250K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 40,3M 5s
 10300K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 34,7M 4s
 10350K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 38,2M 4s
 10400K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 48,7M 4s
 10450K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 39,5M 4s
 10500K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 43,5M 4s
 10550K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 40,3M 4s
 10600K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 33,0M 4s
 10650K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 11,6M 4s
 10700K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 96,5M 4s
 10750K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 30,9M 4s
 10800K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 33,9M 4s
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HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
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 36600K .......... .......... .......... .......... .......... 58% 15,6M 1s
 36650K .......... .......... .......... .......... .......... 58% 21,7M 1s
 36700K .......... .......... .......... .......... .......... 58% 27,2M 1s
 36750K .......... .......... .......... .......... .......... 58% 24,9M 1s
 36800K .......... .......... .......... .......... .......... 58% 24,7M 1s
 36850K .......... .......... .......... .......... .......... 58% 35,3M 1s
 36900K .......... .......... .......... .......... .......... 58% 25,1M 1s
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 48500K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 10,2M 2s
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 95050K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 8,17M 0s
 95100K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 30,4M 0s
 95150K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 43,3M 0s
 95200K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 43,4M 0s
 95250K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 21,8M 0s
 95300K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 46,9M 0s
 95350K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 43,1M 0s
 95400K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 51,5M 0s
 95450K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 48,6M 0s
 95500K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 26,4M 0s
 95550K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 65,6M 0s
 95600K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 32,3M 0s
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 25550K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  167M 14s
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 26150K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  123M 14s
 26200K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  144M 14s
 26250K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 72,9M 14s
 26300K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 89,9M 13s
 26350K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 35,9M 13s
 26400K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 31,0M 13s
 26450K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 22,6M 13s
 26500K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 58,3M 13s
 26550K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 32,4M 13s
 26600K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 43,2M 13s
 26650K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 22,1M 13s
 26700K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 32,2M 13s
 26750K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 22,6M 13s
 26800K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 48,1M 13s
 26850K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 19,0M 13s
 26900K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 14,1M 14s
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 27000K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 49,1M 14s
 27050K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 32,7M 14s
 27100K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 37,9M 14s
 27150K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 38,4M 13s
 27200K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 28,5M 13s
 27250K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 8,60M 14s
 27300K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 32,7M 14s
 27350K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 14,7M 14s
 27400K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 68,6M 14s
 27450K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 42,6M 14s
 27500K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 31,0M 14s
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 56900K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 55,5M 13s
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 85250K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 99,4M 12s
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 85450K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 41,8M 12s
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106150K .......... .......... .......... .......... .......... 23%  106M 11s
106200K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 33,8M 11s
106250K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 44,6M 11s
106300K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 14,5M 11s
106350K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 12,0M 11s
106400K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 44,6M 11s
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106500K .......... .......... .......... .......... .......... 23%  162M 11s
106550K .......... .......... .......... .......... .......... 23%  101M 11s
106600K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 75,0M 11s
106650K .......... .......... .......... .......... .......... 23%  191M 11s
106700K .......... .......... .......... .......... .......... 23%  242M 11s
106750K .......... .......... .......... .......... .......... 23%  247M 11s
106800K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 55,5M 11s
106850K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 52,1M 11s
106900K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 54,9M 11s
106950K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 84,3M 11s
107000K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 20,8M 11s
107050K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 93,2M 11s
107100K .......... .......... .......... .......... .......... 23%  202M 11s
107150K .......... .......... .......... .......... .......... 23%  195M 11s
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107300K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 41,5M 11s
107350K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 74,2M 11s
107400K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 33,6M 11s
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169200K .......... .......... .......... .......... .......... 36% 60,4M 9s
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196250K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 24,4M 8s
196300K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 8,94M 8s
196350K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 46,9M 8s
196400K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 48,2M 8s
196450K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 58,8M 8s
196500K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 69,5M 8s
196550K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 74,8M 8s
196600K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 40,7M 8s
196650K .......... .......... .......... .......... .......... 42%  176M 8s
196700K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 47,2M 8s
196750K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 68,5M 8s
196800K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 56,1M 8s
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196900K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 80,7M 8s
196950K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 34,5M 8s
197000K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 98,2M 8s
197050K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 25,5M 8s
197100K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 10,9M 8s
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225750K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 51,8M 7s
225800K .......... .......... .......... .......... .......... 49%  102M 7s
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284250K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 25,2M 5s
284300K .......... .......... .......... .......... .......... 62%  192M 5s
284350K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 42,5M 5s
284400K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 39,2M 5s
284450K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 25,4M 5s
284500K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 30,6M 5s
284550K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 31,6M 5s
284600K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 36,0M 5s
284650K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 96,9M 5s
284700K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 28,0M 5s
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298300K .......... .......... .......... .......... .......... 65% 32,9M 5s
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298400K .......... .......... .......... .......... .......... 65%  106M 5s
298450K .......... .......... .......... .......... .......... 65% 45,7M 5s
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416100K .......... .......... .......... .......... .......... 90% 28,3M 1s
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 74350K .......... .......... .......... .......... .......... 34% 23,5M 6s
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105250K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 43,1M 4s
105300K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 8,49M 4s
105350K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 20,7M 4s
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105450K .......... .......... .......... .......... .......... 48%  183M 4s
105500K .......... .......... .......... .......... .......... 48%  152M 4s
105550K .......... .......... .......... .......... .......... 48%  104M 4s
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176700K .......... .......... .......... .......... .......... 80%  115M 2s
176750K .......... .......... .......... .......... .......... 80% 77,5M 2s
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190700K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 32,7M 1s
190750K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 17,1M 1s
190800K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 31,3M 1s
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205250K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 44,5M 0s
205300K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 18,1M 0s
205350K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 86,9M 0s
205400K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 7,13M 0s
205450K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 33,7M 0s
205500K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 40,8M 0s
205550K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 11,7M 0s
205600K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 64,1M 0s
205650K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 23,3M 0s
205700K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 47,1M 0s
205750K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 55,2M 0s
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  7450K .......... .......... .......... .......... .......... 81% 32,4M 0s
  7500K .......... .......... .......... .......... .......... 81% 11,1M 0s
  7550K .......... .......... .......... .......... .......... 82% 18,3M 0s
  7600K .......... .......... .......... .......... .......... 82% 24,2M 0s
  7650K .......... .......... .......... .......... .......... 83%  172M 0s
  7700K .......... .......... .......... .......... .......... 84%  138M 0s
  7750K .......... .......... .......... .......... .......... 84% 21,2M 0s
  7800K .......... .......... .......... .......... .......... 85%  225M 0s
  7850K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 99,0M 0s
  7900K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 6,34M 0s
  7950K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 32,0M 0s
  8000K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 84,9M 0s
  8050K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 11,7M 0s
  8100K .......... .......... .......... .......... .......... 88% 34,1M 0s
  8150K .......... .......... .......... .......... .......... 88% 4,46M 0s
  8200K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 47,5M 0s
  8250K .......... .......... .......... .......... .......... 89%  204M 0s
  8300K .......... .......... .......... .......... .......... 90%  118M 0s
  8350K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 60,5M 0s
  8400K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 84,0M 0s
  8450K .......... .......... .......... .......... .......... 92%  174M 0s
  8500K .......... .......... .......... .......... .......... 92%  119M 0s
  8550K .......... .......... .......... .......... .......... 93%  153M 0s
  8600K .......... .......... .......... .......... .......... 93%  187M 0s
  8650K .......... .......... .......... .......... .......... 94%  256M 0s
  8700K .......... .......... .......... .......... .......... 94%  260M 0s
  8750K .......... .......... .......... .......... .......... 95%  279M 0s
  8800K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 22,4M 0s
  8850K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 41,1M 0s
  8900K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 7,08M 0s
  8950K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  202M 0s
  9000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 87,2M 0s
  9050K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  234M 0s
  9100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 97,9M 0s
  9150K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  205M 0s
  9200K .......... .......... ..                              100%  168M=0,4s

2024-11-25 17:35:44 (25,5 MB/s) - ‘/Users/aprida/Documents/Consulting/Public_sector/GRMA_Madagascar/exposure/gob/227_buildings.csv.gz’ saved [9443811/9443811]

# Merge efficiently building footprint files in a single file and save to parquet format using duckdb
dir_gob = f'{root}/gob'
merged_df = con.execute(f"""
    SELECT * 
    FROM read_csv_auto('{dir_gob}/*.csv')
""").fetch_df()

# Save the merged data to a new CSV file (optional)
fn = f'{root}/buildings_all.parquet'
merged_df.to_parquet(fn)

FloatProgress(value=0.0, layout=Layout(width='auto'), style=ProgressStyle(bar_color='black'))

# Read parquet file of buildings using duckdb
df_buildings = con.execute(f"""
    SELECT * FROM read_parquet('{fn}')
""").fetch_df() # Read parquet file of buildings using duckdb
# Generate geodataframe of buildings (centroids - points)
df_buildings.rename(columns={'geometry': 'geom_pol'}, inplace=True)
gdf_buildings = gpd.GeoDataFrame(df_buildings, geometry=gpd.GeoSeries.from_xy(df_buildings['longitude'], df_buildings['latitude']), crs=4326)
# Add spatial indexes to layers to intersect
gdf_buildings.sindex
gdf_aoi.sindex
# Identify the buildings that intersect the AOI
gdf_buildings_aoi = gpd.sjoin(gdf_buildings, gdf_aoi)
gdf_buildings_aoi.drop(columns=['index_right'], inplace=True)

Disaggregate GAR15 economic value per pixel

# Read GAR15 layer
gdf_gar15 = gpd.read_file(fn_gar15)
gdf_gar15 = gdf_gar15[['id_5x', 'iso3', 'tot_val', 'geometry']]
# Assign spatial indexes to speed up spatial join
gdf_gar15.sindex
gdf_buildings_aoi.sindex
# Join attributes of GAR15 to buildings_aoi based on spatial nearest neighbor
gdf_buildings_aoi_gar15 = gpd.sjoin_nearest(gdf_buildings_aoi, gdf_gar15, distance_col='distance_deg')
gdf_buildings_aoi_gar15['total_area_gar_point'] = gdf_buildings_aoi_gar15.groupby('id_5x')['area_in_meters'].transform('sum')
gdf_buildings_aoi_gar15['value_m2'] = gdf_buildings_aoi_gar15['tot_val'] * 1e6 / gdf_buildings_aoi_gar15['total_area_gar_point']
gdf_buildings_aoi_gar15['value_dollar'] = gdf_buildings_aoi_gar15['value_m2'] * gdf_buildings_aoi_gar15['area_in_meters']
gdf_buildings_aoi_gar15.reset_index(drop=True, inplace=True)
gdf_buildings_aoi_gar15 = gdf_buildings_aoi_gar15.sort_values(by=['latitude', 'longitude'], ascending=[True, True])

Validation of the computations

# Check #1: Aggregate total value for all GAR15 points in AOI.
print(f"""
The total value as computed from GAR15 points is:
{(gdf_buildings_aoi_gar15.pivot_table(values='tot_val', index='id_5x', aggfunc='mean').sum() * 1e6).values[0]} dollars.
""")

# Check #2: Aggregate total value for all polygons of buildings in AOI.
print(f"""
The total value as computed from polygon buildings is:
{sum(gdf_buildings_aoi_gar15['area_in_meters'] * gdf_buildings_aoi_gar15['value_m2'])} dollars.
""")

The total value as computed from GAR15 points is:
23290055400.0 dollars.


The total value as computed from polygon buildings is:
23290055399.999676 dollars.

Save building footprints sublayer to file

Save to parquet format

The parquet file is optimised and includes two geometry columns (in Well Known Text format, WKT) that can be used to generate georeferenced polygons or points.

gdf_buildings_aoi_gar15_copy = gdf_buildings_aoi_gar15.copy()
gdf_buildings_aoi_gar15_copy['geometry'] = gdf_buildings_aoi_gar15_copy.geometry.apply(lambda x: x.wkt)
gdf_buildings_aoi_gar15_copy.rename(columns={'geometry': 'geom_point'}, inplace=True)
fn = f'{root}/economic_exposure_gob_gar15.parquet'
gdf_buildings_aoi_gar15_copy.to_parquet(fn)

/var/folders/db/vmw93gtd7t11kkmyygkr8czh0000gn/T/ipykernel_54624/336046073.py:2: UserWarning: Geometry column does not contain geometry.
  gdf_buildings_aoi_gar15_copy['geometry'] = gdf_buildings_aoi_gar15_copy.geometry.apply(lambda x: x.wkt)

Save to vector (georeferenced) format

#### Buildings as points Approx. 30 seconds per batch. Approx. 4.5 GB.# Read exposure as table, with point geometries tn = 'economic_exposure_gob_gar15' fn = f'{root}/economic_exposure_gob_gar15.parquet' # Create table with geometries con.sql(f""" DROP TABLE IF EXISTS {tn}; CREATE TABLE {tn} AS SELECT *, ST_GeomFromText(geom_point) AS geom -- Convert geometry column from WKT to DuckDB geometry type FROM read_parquet('{fn}'); """) # Create directory to store .gpkg batches dir_points = f'{root}/gob_gar15_points' os.makedirs(dir_points, exist_ok=True) # Get the total number of rows in the table row_count = con.sql(f"SELECT COUNT(*) FROM {tn}").fetchone()[0] # Set batch size batch_size = 100000 batches = math.ceil(row_count / batch_size) # Avoid extra batch if row_count % batch_size == 0 # Export in chunks for i in range(batches): offset = i * batch_size chunk_fn = f"{dir_points}/economic_exposure_gob_gar15_point_part{i + 1}.gpkg" # Use dir_points print(f"Exporting batch {i + 1}/{batches}...") con.sql(f""" COPY ( SELECT * FROM {tn} LIMIT {batch_size} OFFSET {offset} ) TO '{chunk_fn}' WITH (FORMAT GDAL, DRIVER 'GPKG'); """) print(f"Batch {i + 1} completed.")

Buildings as polygons

Approx. 60 seconds per batch. Approx. 5.6 GB.

# Read exposure as table, with polygon geometries
tn = 'economic_exposure_gob_gar15'
fn = f'{root}/economic_exposure_gob_gar15.parquet'

# Create table with geometries
con.sql(f"""
DROP TABLE IF EXISTS {tn};
CREATE TABLE {tn} AS
SELECT *,
       ST_GeomFromText(geom_pol) AS geom -- Convert geometry column from WKT to DuckDB geometry type
FROM read_parquet('{fn}');
""")

# Create directory to store .gpkg batches
dir_points = f'{root}/gob_gar15_pol'
os.makedirs(dir_points, exist_ok=True)

# Get the total number of rows in the table
row_count = con.sql(f"SELECT COUNT(*) FROM {tn}").fetchone()[0]

# Set batch size
batch_size = 100000
batches = math.ceil(row_count / batch_size)  # Avoid extra batch if row_count % batch_size == 0

# Export in chunks
# for i in range(batches):
for i in [0, 1]:
    offset = i * batch_size
    chunk_fn = f"{dir_points}/economic_exposure_gob_gar15_pol_part{i + 1}.gpkg"  # Use dir_points
    print(f"Exporting batch {i + 1}/{batches}...")

    con.sql(f"""
    COPY (
        SELECT * FROM {tn}
        LIMIT {batch_size} OFFSET {offset}
    ) TO '{chunk_fn}'
    WITH (FORMAT GDAL, DRIVER 'GPKG');
    """)
    print(f"Batch {i + 1} completed.")

FloatProgress(value=0.0, layout=Layout(width='auto'), style=ProgressStyle(bar_color='black'))

Exporting batch 1/100...

FloatProgress(value=0.0, layout=Layout(width='auto'), style=ProgressStyle(bar_color='black'))

Batch 1 completed.
Exporting batch 2/100...

FloatProgress(value=0.0, layout=Layout(width='auto'), style=ProgressStyle(bar_color='black'))

Batch 2 completed.

Public infrastructure

The objective of this section is to generate a georeferenced public infrastructure exposure layer for Madagascar (points), with an attribute of occupancy (e.g. school, hospital, etc.). No economic values are associated to the features of this layer.

Steps:

1. Download .pbf file that contains all OSM objects fro Madagascar.
2. Define object tags of interest for download.
3. Extract OSM IDs for the predefined object tags, using DuckDB.
4. Extract to geodataframe the georeferenced OSM objects of interest based on OSM ID, using QuackOSM.
5. Dissolve features based on intersecting geometries and values (to avoid double counting).
6. Save georeferenced objects of interest to file.

Inputs

# Download to local the .dbf file with all OSM objects for Madagascar
mdg_pbf_url = 'https://download.geofabrik.de/africa/madagascar-latest.osm.pbf' # URL to download the file
local_pbf_path = '/Users/aprida/Downloads/madagascar-latest.osm.pbf' # Path to save the downloaded file locally

# Define tags for public infrastructure (reduced inventory)
infrastructure_tags = {
    "amenity": ["school", "university",
                "bus_station", "clinic", "hospital",
                "courthouse", "fire_station", "police", "post_office", "prison", "townhall",
                "fuel", "marketplace", "place_of_worship"
               ],
    "building": ["bridge", "civic", "fire_station", "government", "hospital", "public", "school", "train_station", "university",
                 "military"
                ],
    "historic": ["archaeological_site", "monument"],
    "man_made": ["bridge", "communications_tower", "wastewater_plant"],
    "office": ["administrative", "government"],
    "public_transport": ["station", "stop_position", "platform"],
    "waterway": ["dam", "weir"]
}

# Define tags for public infrastructure (extensive inventory) infrastructure_tags = { "aeroway": ["aerodrome"], "amenity": ["library", "research_institute", "school", "university", "bus_station", "clinic", "hospital", "community_centre", "social_centre", "courthouse", "fire_station", "police", "post_office", "prison", "townhall", "fuel", "marketplace", "place_of_worship" ], "building": ["religious", "bridge", "civic", "college", "fire_station", "government", "hospital", "public", "school", "train_station", "transportation", "university", "sports_hall", "sports_centre", "stadium", "transformer_tower", "water_tower", "military" ], "highway": ["motorway", "trunk", "primary", "secondary", "tertiary", "unclassified", "road" "bus_stop" ], "historic": ["archaeological_site", "building", "monument"], "man_made": ["bridge", "communications_tower", "dyke", "embankment", "pipeline", "wastewater_plant"], "office": ["administrative", "government"], "power": ["line", "plant", "substation"], "public_transport": ["station", "stop_position", "platform"], "railway": ["station", "stop"], "tourism": ["attraction", "museum"], "waterway": ["dam", "weir"] }

Download data

# Download the file if it does not exist
if not os.path.exists(local_pbf_path):
    print("Downloading Madagascar OSM data...")
    response = requests.get(mdg_pbf_url, stream=True)
    with open(local_pbf_path, 'wb') as f:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
            f.write(chunk)
    print("Download complete.")

# Dynamically construct the WHERE clause
conditions = []
for key, values in infrastructure_tags.items():
    for value in values:
        conditions.append(f"tags['{key}'] = ['{value}']")
where_clause = " OR ".join(conditions)

# Execute the query
df = con.sql(f"""
SELECT *
FROM ST_ReadOSM('{local_pbf_path}')
WHERE {where_clause}
;
""").to_df()

# Generate OSM ID list
osm_id_list = (df['kind'].astype(str) + '/' + df['id'].astype(str)).to_list()

# Retrieve geometries from the selected OSM objects using QuackOSM
gdf_features = quackosm.convert_pbf_to_geodataframe(mdg_pbf_url, tags_filter=infrastructure_tags, filter_osm_ids=osm_id_list, explode_tags=True)

# Parse data to keys and values
def reshape_dataframe(row):
    # Identify the main use (the column with a non-None value)
    main_use = row.drop(["geometry"]).first_valid_index()
    secondary_use = row[main_use] if pd.notnull(row[main_use]) else None
    return pd.Series({
        "key": main_use,
        "value": secondary_use,
        "geometry": row["geometry"]
    })

# Apply transformation
gdf_features_pp = gdf_features.apply(reshape_dataframe, axis=1)
# fn = '/Users/aprida/Desktop/test.gpkg'
# gdf_features_pp.to_file(fn)

FloatProgress(value=0.0, layout=Layout(width='auto'), style=ProgressStyle(bar_color='black'))

Output()

Encountered MemoryError during operation. Retrying with lower number of rows per group (500000).

Finished operation in 0:01:10

Postprocess data

Due to the same occupancy of some features under different tags (e.g. amenity=school, building=school), some postprocessing steps are implemented:

1. Application of an approx. 25-meter buffer to all the features.
2. Dissolve features based on value.
3. Explode features: Separate features that do not belong to the same polygon.
4. Extract centroids of the polygons to get the final public infrastructure exposure layer of points, with key (e.g. amenity) and values (e.g. school, hospital) as attributes.

# 1. Apply buffer
gdf_buffered = gdf_features_pp.copy()
gdf_buffered["geometry"] = gdf_buffered.geometry.buffer(distance=0.00025)  # Adjust distance as needed

# 2. Group by 'value' column and dissolve geometries
gdf_dissolved = gdf_buffered.dissolve(by="value")

# 3. Ensure intersecting geometries are merged
gdf_dissolved = gdf_dissolved.explode(index_parts=False).reset_index()
# fn = '/Users/aprida/Desktop/test_buffers.gpkg'
# gdf_dissolved.to_file(fn)

# 4. Extract centroids from the dissolved geometries
gdf_dissolved['centroid'] = gdf_dissolved.geometry.centroid

# 5. Create a new GeoDataFrame for centroids
gdf_centroid = gpd.GeoDataFrame(
    gdf_dissolved.reset_index()[['key', 'value', 'centroid']],
    geometry='centroid',
    crs=gdf_dissolved.crs
)

# 6. Save file
fn = '/Users/aprida/Desktop/public_infra_mdg.gpkg'
gdf_centroid.to_file(fn)

/var/folders/db/vmw93gtd7t11kkmyygkr8czh0000gn/T/ipykernel_97759/2696016992.py:3: UserWarning: Geometry is in a geographic CRS. Results from 'buffer' are likely incorrect. Use 'GeoSeries.to_crs()' to re-project geometries to a projected CRS before this operation.

  gdf_buffered["geometry"] = gdf_buffered.geometry.buffer(distance=0.00025)  # Adjust distance as needed
/var/folders/db/vmw93gtd7t11kkmyygkr8czh0000gn/T/ipykernel_97759/2696016992.py:14: UserWarning: Geometry is in a geographic CRS. Results from 'centroid' are likely incorrect. Use 'GeoSeries.to_crs()' to re-project geometries to a projected CRS before this operation.

  gdf_dissolved['centroid'] = gdf_dissolved.geometry.centroid

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
plt.rcParams['font.size'] = 13
pd.DataFrame(gdf_centroid['value'].value_counts()).plot(kind='bar', ax=ax, zorder=2, legend=False)
ax.set_xlabel('')
ax.set_ylabel('Object counts')
ax.grid(zorder=1)
ax.set_title('OSM public infrastructure for Madagascar')

Text(0.5, 1.0, 'OSM public infrastructure for Madagascar')

Conclusion

This script accomplishes the following:

• Creation of a building footprint economic exposure layer for Madagascar (vector file of polygons): This layer is derived by disaggregating the economic values from the GAR15 global exposure layer across building footprints obtained from Google Open Buildings.
• Creation of a public infrastructure exposure layer for Madagascar (vector file of points): This layer is based on the extraction of georeferenced features from OpenStreetMap (OSM).

Additionally:

• The computational efficiency of DuckDB for processing large datasets has been evaluated.
• QuackOSM has been utilized to extract OSM features based on OSM IDs (efficiently identified using DuckDB functions) and tags. This approach has enabled the rapid generation of vector layers representing public infrastructure.
• The process of generating building footprint economic layers and public infrastructure inventories is highly replicable in other countries, as it relies solely on publicly available datasets.